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波變換

SX-600駐波功率計(jì)說明書

SX-600駐波功率計(jì)說明書,詳細(xì)介紹它的使用和注意事項(xiàng)。

標(biāo)簽： 600 SX 駐波功率計(jì) 說明書

上傳時(shí)間： 2013-11-04

上傳用戶：long14578
任意波發(fā)生器的研究與設(shè)計(jì)

在任意波形發(fā)生器設(shè)計(jì)中，DDS技術(shù)具有成本低、功耗小、分辨率高和切換時(shí)間快等優(yōu)點(diǎn)，但波形形狀任意可編輯性較差；軟件無線電技術(shù)可產(chǎn)生任意復(fù)雜波形，但切換時(shí)間慢。采用DDS和軟件無線電相結(jié)合的技術(shù)，正弦波、三角波、方波等普通信號(hào)的產(chǎn)生用DDS實(shí)現(xiàn)；復(fù)雜無規(guī)則波形信號(hào)的產(chǎn)生用軟件無線電實(shí)現(xiàn)；最后任意波形發(fā)生器通過波形存儲(chǔ)器、相位累加器、取樣時(shí)鐘發(fā)生器、地址發(fā)生器等硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)和軟件波形算法設(shè)計(jì)來共同完成。

標(biāo)簽： 任意波發(fā)生器

上傳時(shí)間： 2013-11-12

上傳用戶：xinshou123456
HHT方法在探地雷達(dá)回波信號(hào)特征提取上的應(yīng)用

探地雷達(dá)回波信號(hào)是一種非平穩(wěn)非線性信號(hào)，其中不僅包含地下埋藏物的目標(biāo)信號(hào)，還包含有可能掩藏目標(biāo)信號(hào)的直達(dá)波信號(hào)，給目標(biāo)的識(shí)別帶來困難。文中采用HHT方法對(duì)探地雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行特征分析，提取回波信號(hào)的IMF分量的瞬時(shí)頻率作為特征向量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達(dá)波影響，該方法是可行而有效的，為進(jìn)一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

標(biāo)簽： HHT 探地雷達(dá) 回波信號(hào) 特征提取

上傳時(shí)間： 2013-10-22

上傳用戶：hjkhjk
電磁導(dǎo)波激勵(lì)脈沖群最佳重復(fù)頻率確定

電磁導(dǎo)波檢測技術(shù)因其非接觸耦合的特性已被廣泛應(yīng)用于各種金屬管道無損檢測領(lǐng)域中，但導(dǎo)波的激勵(lì)脈沖群重復(fù)頻率的確定長久以來卻沒有一個(gè)有效的解決方法。為此，本文提出了以有、無缺陷的重復(fù)脈沖群檢測信號(hào)的相關(guān)性作為判別標(biāo)準(zhǔn)，選取電磁導(dǎo)波激勵(lì)脈沖群最佳重復(fù)頻率，并從檢測信號(hào)特征提取和識(shí)別的角度驗(yàn)證了本文選取的激勵(lì)脈沖群最佳重復(fù)頻率可有效提高導(dǎo)波檢測信號(hào)之間的區(qū)分度，減小檢測信號(hào)間的干擾，提高缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確性。

標(biāo)簽： 電磁導(dǎo)波激勵(lì) 脈沖群重復(fù)

上傳時(shí)間： 2013-11-04

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含穩(wěn)幅RC正弦波振蕩電路 multisim仿真

含穩(wěn)幅RC正弦波振蕩電路 multisim仿真

標(biāo)簽： multisim 穩(wěn)幅 RC正弦振蕩電路

上傳時(shí)間： 2014-01-22

上傳用戶：zhoujunzhen
占空比不可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim 仿真

占空比不可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim 仿真

標(biāo)簽： multisim 矩形波產(chǎn)生電路仿真

上傳時(shí)間： 2013-11-04

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占空比可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路

占空比可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim仿真

標(biāo)簽： 矩形波產(chǎn)生電路

上傳時(shí)間： 2013-11-08

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鋸齒波電路波形 multisim

鋸齒波電路波形 multisim

標(biāo)簽： multisim 鋸齒波電路波形

上傳時(shí)間： 2013-10-16

上傳用戶：hanwu
電容三點(diǎn)式正弦波振蕩電路 multisim 仿真

電容三點(diǎn)式正弦波振蕩電路 multisim 仿真

標(biāo)簽： multisim 電容三點(diǎn) 正弦波振蕩電路

上傳時(shí)間： 2013-12-04

上傳用戶：604759954
基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情，對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對(duì)提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)別速度更快，能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求，并且具有很好的魯棒性，識(shí)別率高。

標(biāo)簽： Gabor 人臉特征提取

上傳時(shí)間： 2013-11-08

上傳用戶：小眼睛LSL